Os dados sustentam quase todos os aspectos da ciência, tecnologia e indústria modernas, o que torna o gerenciamento de dados e a acessibilidade os principais impulsionadores da inovação. Ferramentas como Sistemas de Gerenciamento de Informações Laboratoriais (LIMS) e sistemas avançados de gerenciamento de conhecimento baseados em IA são cada vez mais críticas para garantir que os dados possam ser usados e reutilizados com eficiência por todas as partes interessadas relevantes. Reconhecendo essa importância, um consórcio de cientistas e organizações em 2016 desenvolveu os Princípios de Dados FAIR como orientação para garantir que os dados sejam gerenciados para maior impacto.
Os quatro princípios principais enfatizam que os dados devem ser:
- Findable, fácil de descobrir através de marcação e organização apropriadas
- Umccessible, tão seguro recuperável, de preferência através de protocolos padronizados
- Interativo, acessível por vários meios
- Reusable em diferentes contextos
Descobrimos que a implementação de princípios de dados FAIR para LIMS como LabVantage, interfaces de linguagem de IA como Biomax AILANI e outras ferramentas nas indústrias de pesquisa e biociência comercial leva a uma série de benefícios notáveis. Em primeiro lugar, está a colaboração eficiente, que melhora a inovação e a descoberta, economizando tempo e esforço ao melhorar o acesso aos dados, o que pode, por exemplo, ajudar a evitar a duplicação. A orientação FAIR também melhora a qualidade e a confiabilidade dos dados e a sustentabilidade dos dados a longo prazo.
Aplicando os Princípios de Dados FAIR no LIMS
Os LIMS são usados para gerenciar o fluxo de informações em ambientes de laboratório, desde rastreamento de amostras e coleta de dados experimentais até relatórios e controle de qualidade. Embora algumas pessoas pensem em um LIMS como um repositório, o alinhamento com os princípios do FAIR os transforma em hubs centrais para colaboração, garantindo que os dados possam ser facilmente acessados, compreendidos e usados por membros atuais e futuros da equipe ou parceiros externos.
O LIMS deve tornar os dados localizáveis por meio de metadados apropriados, identificadores persistentes (como URIs) e repositórios bem organizados. O LIMS pode ser projetado com geração automatizada de metadados, que incorpora protocolos de geração de metadados no fluxo de trabalho do laboratório. Dessa forma, cada amostra, resultado e etapa experimental é documentado com precisão.
A acessibilidade pode ter uma conotação de acesso aberto a qualquer pessoa, mas sob o FAIR, isso realmente significa garantir mecanismos adequados de autenticação e autorização sem impor barreiras indevidas. O LIMS precisa de controles de acesso seguros que equilibrem acessibilidade com confidencialidade, permitindo que usuários autorizados localizem e visualizem dados enquanto documentam quaisquer restrições (como mediante solicitação ou por assinatura).
A interoperabilidade é um dos principais requisitos para um LIMS. Os dados são mais úteis quando podem ser integrados e processados em diversas plataformas, ferramentas e linguagens. Na prática, um LIMS compatível com FAIR atende às necessidades dos laboratórios modernos, permitindo a troca de dados perfeita entre todas as plataformas de software comumente empregadas, como cadernos eletrônicos de laboratório (ELNs) e ferramentas de análise de dados.
Os dados em um LIMS devem ser descritos de forma consistente e com detalhes suficientes para garantir a reutilização. Um LIMS permite isso com captura de dados padronizada, de modo que todos os dados experimentais - desde leituras de instrumentos até detalhes de amostras - sigam convenções de nomenclatura e ontologias consistentes. A reutilização de dados para replicabilidade ou para evitar duplicação desnecessária depende de metadados completos, proveniência e dados de licenciamento.
FAIR Data aprimora interfaces de linguagem de IA
Uma das maiores vantagens de bancos de dados grandes e interoperáveis é o potencial de alavancar ferramentas de IA e aprendizado de máquina, como o LabVantage Biomax AILANI (Artificial Intelligence LANguage Interface). Essa classe de IA permite uma poderosa integração semântica e recursos de pesquisa que podem facilitar a identificação e a entrega de dados cientificamente relevantes.
Atender aos princípios FAIR significa que uma interface de linguagem de IA deve tornar mais fácil para os pesquisadores de ciências da vida localizar e acessar informações relevantes. Ele se baseia em dados bem organizados e consistentes, o que torna os modelos de aprendizado de máquina mais eficazes. O AILANI, por exemplo, integra e indexa conjuntos de dados de várias fontes, garantindo que dados valiosos não permaneçam ocultos. Os métodos de aprendizado de máquina podem ser aplicados de forma eficaz para descobrir padrões ocultos, acelerar a validação de hipóteses e até mesmo propor novas direções de pesquisa.
A interoperabilidade depende do uso consistente de formatos, vocabulários e padrões para que diferentes sistemas - equipamentos de laboratório, bancos de dados, software analítico - possam "conversar" entre si de forma eficaz. Ao padronizar ontologias e formatos, a AILANI garante que os algoritmos de aprendizado de máquina possam analisar e comparar de forma significativa diversos conjuntos de dados - dados genômicos, ensaios clínicos, bancos de dados de literatura e muito mais.
As diretrizes FAIR também exigem padrões claros de metadados que permitam aos pesquisadores aproveitar a IA para avaliar a qualidade, a proveniência e a relevância dos dados, permitindo que eles reapliquem os resultados em novos contextos. Garantir descritores de qualidade, direitos de uso claros e documentação robusta pode liberar o potencial de reutilização de dados para novos fins, como reaproveitamento de medicamentos ou estudos de estratificação de pacientes.
Possibilitando uma melhor ciência com dados FAIR
A adesão aos princípios de dados FAIR tem muitas vantagens em todos os setores baseados na ciência, incluindo conformidade regulatória, colaboração interdisciplinar e criação de valor a longo prazo. Esses padrões são incorporados em ferramentas como a plataforma LabVantage LIMS e o LabVantage Biomax AILANI, facilitando pesquisas e ciências industriais mais eficientes e de alta qualidade. A maior capacidade de acessar e alavancar os conjuntos de dados massivos e crescentes de cada organização alimentará a próxima onda de descobertas e progresso e garantirá que as descobertas de ponta não permaneçam enterradas.
